JP5525909B2 - Information providing apparatus and information providing method - Google Patents
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Description
本発明は、情報提供装置および情報提供方法に関する。 The present invention relates to an information providing apparatus and an information providing method.
近年、交通乗車券や電子マネーとして利用可能な交通ICカードが急速に普及し、これを用いた各種情報サービスが普及しつつある。 In recent years, traffic IC cards that can be used as traffic tickets and electronic money have rapidly spread, and various information services using the same have become widespread.
例えば特許文献1に記載の技術では、交通ICカードの利用履歴から、移動範囲や地域の滞在率を算出し、各利用者に対して地域情報を提供する方法が記載されている。
For example, the technique described in
また、特許文献2に記載の技術では、ユーザの位置情報の履歴を蓄積しておき、予測対象者が今後行う行動を予測する方法に関して、予測対象者と同行行動をとる被参照者の行動を参照する行動予測方法が記載されている。
In addition, in the technique described in
しかしながら特許文献1の方法では、同行者がいるかどうかを考慮した情報提供を行うことが考慮されていない。例えば、購買などの人の行動は、一人でいる時と同行者がいる時とでは変わってくるため、販促情報などの提供においては、位置情報や時間情報だけでなく、同行者がいるかどうかや、同行者が誰でどんな関係の人物か(親子、友人、恋人など)という情報は重要である。例えば中年男性が昼食時間帯に一人で移動している時は立ち食い蕎麦屋の情報がニーズに合うかもしれないが、妻や子供と一緒に移動している時は家族連れで利用しやすいレストランの情報の方がよりニーズにマッチする可能性が高いと考える。この場合、特許文献1の方法では、同行者の有無や同行者が誰であるかに応じて提供する情報内容を変更することが出来ない。
However, in the method of
特許文献2の方法では、同行行動の候補があるか否かの判定は、予測対象者と被参照者の行動において、行動が行われた場所と時間が一致するものが存在するか否かによって行われる。従って、移動中のある区間だけ、面識のない人とたまたま並んで移動しただけでも、同行者であると誤判断される可能性がある。また、親から離れて頻繁に動き回りがちな子供と一緒にいる場合には、同行者でないと誤判定される可能性がある。また、利用者がn人いる場合、その中から2人を選ぶ組み合わせの数はn(n−1)/2となるため、例えば利用者が1万人いる場合、同行判定を行う組み合わせの数は、4999万5000通りとなる。その全ての組み合わせについて、計測座標に基づく同行度を算出すると、処理時間が非常にかかるため、全ての組み合わせについて同行判定を行うと、処理時間が非常にかかるという問題がある。
In the method of
本発明は、利用者に応じたサービスを提供することを目的とする。 An object of this invention is to provide the service according to a user.
上記の目的を達成するために、本発明によれば、利用者に情報を提供する情報提供装置において、改札を通過した複数の利用者の改札通過履歴情報を取得する改札履歴情報取得部と、改札通過履歴情報から利用者毎の改札通過個人履歴を抽出し、複数の改札通過個人履歴の入出場履歴情報から乗車区間を抽出し、抽出された複数の乗車区間を比較し、乗車区間の全部或は一部が同一である複数の改札を通過した利用者が特定された場合、改札を通過した利用者が同行者であることの情報をカウントし、カウントの処理によって同行頻度を算出し、同行頻度が閾値以上である場合、利用者の同行者として認定し、当該利用者と当該同行者との関係を判定する同行者判定部と、関係に基づいて利用者に情報を提供するサービス提供部とを備える。 In order to achieve the above object, according to the present invention, in an information providing apparatus that provides information to a user, a ticket gate history information acquisition unit that acquires ticket gate passage history information of a plurality of users who have passed the ticket gate, Extract the ticket pass personal history for each user from the ticket pass history information, extract the ride section from the entrance / exit history information of multiple ticket pass personal history, compare the extracted multiple ride sections, Alternatively, when a user who has passed through a plurality of ticket gates that are partly the same is identified, the information that the user who has passed the ticket gate is a companion is counted, and the frequency of the accompaniment is calculated by the process of counting, If the accompaniment frequency is equal to or greater than the threshold value, the user is identified as a companion of the user, a companion determination unit for determining the relationship between the user and the companion, and a service providing information to the user based on the relationship A part.
本発明によれば、利用者に応じたサービスを提供することが可能になる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, it becomes possible to provide the service according to a user.
以下、本発明における実施例について、図面を参照しながら詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
図1は、情報配信システムの構成例を示すブロック図である。乗車券システム1010は、鉄道利用者が、IDの付与された乗車券カード1020を用いて自動改札機1030を通過(入場または出場)すると、乗車券カード1020の改札通過データを蓄積する。自動改札機1030は、例えば駅に複数設置される。複数の自動改札機1030からの改札通過データは、ネットワーク1100を経由して、駅サーバ1040のデータベースに蓄積される。駅サーバ1040は、例えば駅毎に設置される。複数の駅サーバ1040からの改札通過データは、ネットワーク1110を経由して、管理サーバ1050のデータベースに蓄積される。管理サーバ1050は、例えば鉄道会社毎に設置され、利用者の改札通過データを蓄積する。ここで改札通過データとは、例えば図5である。
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of an information distribution system. The
同行者判定・マッチングサーバ1060は、利用者ごとの同行者を判定し、該判定結果に応じて適切な情報を配信し、ネットワーク1120を介して管理サーバ1050に接続され、改札通過データを取得する。また、同行者判定・マッチングサーバ1060は、ネットワーク1100を介して自動改札機または駅サーバに接続され、自動改札機の通過時に発生するイベント情報を取得する。例えば、イベント情報とは、乗車券カードのID、入場または出場のいずれか、通過した自動改札機の機器ID(機器IDとは、端末機の名称である)を含むデータである(イベント情報の詳細は図5に後述する)。同行者の判定結果に応じて適切な配信データを生成した後、ネットワーク1130を介して、利用者が保持する情報端末1070に対して配信する(配信処理の詳細は、図9に後述する)。
A companion determination / matching
本実施形態の構成は、例えば乗車券カード1020のIDを付与したICカードと、自動改札機1030のICカードリーダ付きの入退場ゲートと、駅サーバ1040と管理サーバ1050と同行者判定・マッチングサーバ1060とをパーソナルコンピュータやワークステーション等の計算機で、情報端末1070を携帯電話、PDA等のモバイル端末で、ネットワーク1100、1110、1120、1130をEthernet(登録商標)でそれぞれ構成することにより実現できる。
The configuration of the present embodiment includes, for example, an IC card with an ID of a
図2は、本実施例の処理構成例を示すブロック図である。図2中の処理は、同行者・マッチングサーバ1060がするものである。乗車券システム利用履歴取得手段2010は、乗車券システム1010から、乗車券カードの利用履歴データを取得する。利用者履歴取得手段2020は、乗車券システム1010から、乗車券カードの利用者属性データを取得する。利用者属性データでは、利用者毎に当該利用者の属性データを記憶している。改札位置情報取得手段2030は、各駅ごとの自動改札機の設置並び順を取得する。同行者判定手段2040は、乗車券システム利用履歴取得手段により取得した利用履歴データと、利用者属性取得手段により取得した利用者属性データと、改札位置情報取得手段2030により取得した改札位置情報から、各利用者ごとの同行者、および利用者との関係を判定し、同行者情報として出力する。改札入出場イベント取得手段2050は、自動改札機の通過時に発生するイベント情報を取得する。マッチング・配信手段2060は、同行者判定手段2040により算出した同行者情報と、改札入出場イベント取得手段から取得したイベント情報から、各利用者へ提供する適切な配信データを生成し、利用者が保持する情報端末1070に対して配信する。ここで、各利用者の同行者判定は改札データがリアルタイムに管理サーバへ収集し、夜間バッチで判定しても良いし、リアルタイムに判定しても良いものとする。
FIG. 2 is a block diagram illustrating a processing configuration example of the present embodiment. The processing in FIG. 2 is performed by the accompanying person /
図3は、同行者判定・マッチングサーバ1060のハードウェア構成例を示す図である。3010は、ハードウェアの制御とプログラムの実行処理を行う主制御部である。3020は、システム管理者がプログラム実行開始指示や中止指示等の入力を行う入力部である。3030は、プログラムの実行状態等の出力を行う出力部である。3040は、他の計算機とのデータ交換を行う通信処理部である。3050は、プログラムやデータの読み出し、記録を行う記憶管理部である。3060は上記各部間のデータ交換を行う通信部である。記憶管理部3050には、図2のブロック図の処理を行う同行者判定プログラム3070、マッチング・配信プログラム3080と、乗車券システム利用履歴テーブル3090、利用者属性テーブル3100、改札位置テーブル3110、同行者テーブル3120、配信条件・配信内容テーブル3130、配信方法設定テーブル3140が格納される。
FIG. 3 is a diagram illustrating a hardware configuration example of the accompanying person determination / matching
上記構成は、例えば、主制御部3010をCPUで、入力部3020をキーボードで、出力部3030を液晶ディスプレイで、通信処理部3040をEthernet(登録標章)で、記憶管理部3050をハードディスクで、通信部3060をBusで実現することにより構成可能である。
For example, the
続いて、図4は、同行者判定処理のフローチャートである。 Subsequently, FIG. 4 is a flowchart of a companion determination process.
乗車券システム利用履歴取得手段2010、利用者属性取得手段2020、改札位置情報取得手段2030、同行者判定手段2040の処理例である。最初に、乗車券システム利用履歴取得手段2010は、乗車券システム1010から、利用履歴データを取得し、乗車券システム利用履歴テーブル3090に格納する(ステップ4010)。
This is a processing example of a boarding ticket system usage history acquisition unit 2010, a user
この時、管理サーバ1050上にある全ての利用履歴データ(改札通過履歴情報)を取得しても良いし、例えば直近3ヶ月分など、一定期間内の利用履歴データのみを取得しても良い。詳細は、図5に、乗車券システム利用履歴テーブルの構成例を示す。詳細は、図7に、改札位置テーブルの構成例を示す。また、管理サーバ1050上にある全ての利用履歴データを取得後、利用者毎(カードID毎)に抽出した個人利用履歴データを取得しても良い(抽出されたデータを改札通過個人履歴という)。 At this time, all the usage history data (ticket gate passage history information) on the management server 1050 may be acquired, or only the usage history data within a certain period such as the latest three months may be acquired. For details, FIG. 5 shows a configuration example of a ticket system usage history table. For details, FIG. 7 shows a configuration example of the ticket gate position table. Further, after acquiring all the usage history data on the management server 1050, the personal usage history data extracted for each user (for each card ID) may be acquired (the extracted data is referred to as the ticket passing personal history). .
次に、同行者判定手段2040は、取得した利用履歴データについて、端末名5040が同一駅の同一または近隣(例えば、両隣1台まで)の改札機で、日時5020が同一時間帯(例えば、日時の差が3秒以内)で、かつ処理名が同一(入場または出場)である行データの組合せを抽出し、該行データのカードIDの組を作成する(ステップ4020)。
Next, the companion determination means 2040 uses the same usage history data for the
次に、同行者判定手段2040は、前記カードIDの組ごとに、利用履歴データ中の複数の入場または出場データから、一定時間内(例えば1日)の一連の移動の中のどの区間で同行したかを判別する(ステップ4030)。例えば、あるカードIDのある1日の入出場データが、
(1)「日時:10:00、処理名:入場、端末名:鉄道会社X社A駅」
(2)「日時:10:40、処理名:出場、端末名:鉄道会社X社B駅」
(3)「日時:10:43、処理名:入場、端末名:鉄道会社Y社B駅」
(4)「日時:10:52、処理名:出場、端末名:鉄道会社Y社C駅」
(5)「日時:19:30、処理名:入場、端末名:鉄道会社Y社C駅」
(6)「日時:19:44、処理名:出場、端末名:鉄道会社Y社B駅」
(7)「日時:19:47、処理名:入場、端末名:鉄道会社X社B駅」
(8)「日時:20:30、処理名:出場、端末名:鉄道会社X社A駅」
の場合、出発地はA駅周辺、B駅で乗換え、目的地はC駅周辺と識別できる。
Next, the companion determination means 2040 accompanies for each set of the card IDs in any section of a series of movements within a certain period of time (for example, one day) from a plurality of entry / exit data in the usage history data. It is determined whether it has been done (step 4030). For example, one day of entry / exit data with a certain card ID
(1) “Date and time: 10:00, process name: entrance, terminal name: railway company X company A station”
(2) “Date and time: 10:40, processing name: participation, terminal name: railway company X company B station”
(3) “Date and time: 10:43, processing name: entrance, terminal name: railway company Y company B station”
(4) “Date and time: 10:52, processing name: participation, terminal name: railway company Y company C station”
(5) “Date and time: 19:30, process name: entrance, terminal name: railway company Y company C station”
(6) “Date and time: 19:44, processing name: participation, terminal name: railway company Y company B station”
(7) “Date and time: 19:47, processing name: entrance, terminal name: railway company X company B station”
(8) “Date and time: 20:30, processing name: participation, terminal name: railway company X company A station”
In this case, the departure point can be identified as around station A and B, and the destination can be identified as around station C.
これと別のカードIDの同日の入出場データとを比較し、例えば(1)〜(8)の全ての入出場データについて、端末名が同一駅の同一または近接の改札機で、日時が同一時間帯で、かつ処理名が同一であるデータが存在すれば、1日の行き帰りの全ての移動区間で同行したと識別できる。また、例えば(1)(2)の入出場データについてのみ、端末名が同一駅の同一または近接の改札機で、日時が同一時間帯で、かつ処理名が同一であるデータが存在すれば、行きの乗換え駅までの移動区間のみ同行したと識別できる。 Compare this with the entry / exit data on the same day with another card ID. For example, for all entry / exit data of (1) to (8), the date and time are the same at the same or nearby ticket gates at the same station. If there is data with the same process name in the time zone, it can be identified that the user has been accompanied by all travel sections on the way back and forth in the day. Also, for example, only for the entrance / exit data of (1) and (2), if there is data with the same name or the same time zone and the same processing name at the same or nearby ticket gates of the same station, It can be identified that only the travel section to the transfer station is accompanied.
また、例えば(5)の入出場データについてのみ、端末名が同一駅の同一または近接の改札機で、日時が同一時間帯で、かつ処理名が同一であるデータが存在すれば、帰りの入場駅までの移動区間のみ同行したと識別できる。ここでは、抽出された複数の前記乗車区間を比較し、前記乗車区間の全部或は一部が同一である複数の前記改札を通過した利用者を特定する処理を行う。 For example, for the entry / exit data of (5) only, if there is data with the same name or the same time zone and the same processing name at the same or nearby ticket gates of the same station, the return entry It can be identified that only the travel section to the station was accompanied. Here, the extracted plurality of boarding sections are compared, and a process of specifying a user who has passed through the plurality of ticket gates having the same or all of the boarding sections is performed.
ここで、利用者の全ての組み合わせについて総当り(例えば利用者がA、B、C、D、Eの場合、A-B、A-C、A-D、A-E、B-C、B-D、B-E、C-D、C-E、D-Eの10通りの組み合わせ)で同行判定を行うと、処理時間が非常にかかるため、駅や改札口、時間帯などの単位毎に分けて、同行判定を行う。初めに、例えば利用履歴データの端末名5040の駅名に応じて、利用者をグループに分割する(例えば、駅1を利用した利用者A、Cはグループ1、駅2を利用した利用者B、D、Eはグループ2)。次に、分割したグループ毎に総当りで同行判定を行う。この場合、同行判定を行う組み合わせの数は、A-C、B-D、B-E、D-Eの4通りとなり、処理時間を短縮できる。
Here, brute force for all combinations of users (for example, when the user is A, B, C, D, E, 10 of AB, AC, AD, AE, BC, BD, BE, CD, CE, DE) If the accompanying determination is performed with a combination of streets, it takes a long processing time, so the accompanying determination is performed for each unit such as a station, a ticket gate, and a time zone. First, for example, the user is divided into groups according to the station name of the
次に、同行者判定手段2040によって、前記利用者と前記同行者が、一定時間内(例えば1日)の全ての移動区間で同行したと識別される場合(ステップ4040)、さらに同行者判定手段2040は、一定期間内(例えば1ヶ月)での同行頻度を算出する(ステップ4050)。例えば、同行者として認識された場合にカウントし、それに基づいて、同行頻度を算出する。同行頻度は、例えば平日・休日別に、同行したと識別される日数又は対象期間の日数として算出できる。例えばある1日の全ての移動区間で同行したと識別されても、1ヶ月間の同行頻度がある閾値以下であれば、たまたま移動が同じだった人かもしれないので、同行者とはみなさないようにする。 Next, when it is identified by the accompanying person determination means 2040 that the user and the accompanying person have accompanied the user in all travel sections within a certain time (for example, one day) (step 4040), the accompanying person determination means 2040 calculates the accompanying frequency within a certain period (for example, one month) (step 4050). For example, it counts when it recognizes as a companion, and accompaniment frequency is calculated based on it. The accompaniment frequency can be calculated as, for example, the number of days identified as accompanying or the number of days in the target period for each weekday / holiday. For example, even if it is identified that you have been accompanied by all moving sections on a certain day, if the frequency of accompanying one month is below a certain threshold, it may happen that the person who moved is the same, so it will not be regarded as a companion Like that.
また、ステップ4040に該当しないが、同行者判定手段2040によって、一定時間内(例えば1日)の一部の移動区間で同行したと識別される場合(ステップ4060)、同行者判定手段2040は、さらに一定期間内(例えば1ヶ月)での同行頻度がある閾値以上で、かつ同行時の日時の標準偏差がある閾値以上であるかどうかを調べる(ステップ4070)。ここでは、同行頻度が閾値以上である場合、前記利用者の同行者として認定している。例えば、一部の移動区間で、同行頻度がある閾値以上でも、同行時の日時の標準偏差がある閾値以下であれば、たまたま規則的に同一時刻に移動している人かもしれないので、同行者とはみなさないようにする。
Further, although not corresponding to step 4040, when the accompanying
同行者判定手段2040は、「一定時間内の全ての移動区間で同行し、かつ一定期間内の同行頻度がある閾値以上である」または「一定時間内の一部の移動区間で同行し、かつ一定期間内の同行頻度がある閾値以上であり、かつ同行時の日時の標準偏差がある閾値以上である」に該当する場合は、乗車券システムから利用者属性データを取得し、前記利用者および前記同行者のカードIDを検索して、該当する行データの属性情報を読み込み、前記利用者と前記同行者との関係(親子、友人、恋人など)を推定する(ステップ4080)。ここでの処理では、属性データに基づき(属性情報のテーブルの詳細は、図6に示す)、利用者と同行者との関係を判定している。同行者判定方法は、属性情報に寄らなくても、改札履歴情報に基づいて同行者との関係を判定しても良く、その場合は利用者属性データを取得しなくても良い(詳細は図13に示す)。 Accompanying person determination means 2040 is “accompanying in all moving sections within a certain time period and accompanying frequency within a certain period is equal to or greater than a certain threshold” or “accompanying in a certain moving section within a certain period of time, and Accompanying frequency within a certain period is greater than or equal to a threshold value, and the standard deviation of the date and time at the time of the accompaniment is greater than or equal to a threshold value, the user attribute data is obtained from the ticket system, and the user and The card ID of the accompanying person is searched, the attribute information of the corresponding line data is read, and the relationship (parent / child, friend, lover, etc.) between the user and the accompanying person is estimated (step 4080). In this process, the relationship between the user and the accompanying person is determined based on the attribute data (details of the attribute information table are shown in FIG. 6). In the companion determination method, the relationship with the companion may be determined based on the ticket gate history information without depending on the attribute information, and in that case, the user attribute data may not be acquired (details are shown in FIG. 13).
例えば、氏名の性が同一で、かつ住所が同一であれば、親子の可能性が高いと推定できる。例えば、定期種別が学生定期で、生年月日から算出した学年が同一であり、かつ定期区間の着駅が同一の学校最寄駅であれば、友人の可能性が高いと推定できる。関係判定の処理に関しての詳細は図13に後述する。 For example, if the name has the same gender and the same address, it can be estimated that the possibility of parent and child is high. For example, if the regular type is student regular, the school year calculated from the date of birth is the same, and the arrival station of the regular section is the same station closest to the school, it can be estimated that the possibility of a friend is high. Details regarding the relationship determination process will be described later with reference to FIG.
次に、ステップ4020で作成したカードIDの組で、前記判別処理を行っていないカードIDがあればステップ4030に戻り(ステップ4090)、同行者判定手段2040は、全てのカードIDについて判別処理が完了したら、処理結果を同行者テーブル3120に出力する(ステップ4100)。同行者テーブルの詳細は図8に示す。
Next, if there is a card ID that has not been subjected to the determination process in the set of card IDs created in
図5に、乗車券システム利用履歴テーブルの構成例である。利用履歴テーブル3090は、乗車券カードID5010、乗車券カードを利用して処理を行った日時5020、「入場」「出場」「商品購入」「チャージ」などの処理内容を表す処理名5030、どの自動改札機や店舗端末で処理を行ったかを表す端末名5040、処理時の利用金額5050からなる行のリストである。利用者が乗車券カードを利用するごとに行データが追加される。また、乗車券システムから改札位置データを取得し、改札位置テーブル3110に格納する。
FIG. 5 is a configuration example of a ticket system usage history table. The usage history table 3090 includes a
図6に、利用者属性テーブルの構成例を示す。本テーブルは、カードID6010、カード利用者の氏名6020、性別6030、生年月日6040、住所6050、定期券の区間6060、定期券の種別(通勤定期、通学定期など)6070からなる行のリストである。これらの項目以外にも、カード利用者の電話番号などの属性データを含んでいても良い。
FIG. 6 shows a configuration example of the user attribute table. This table is a list of rows consisting of a
図7に、改札位置テーブルの構成例である。本テーブルは、自動改札機を設置する駅名7010、自動改札機を設置する改札口名7020、自動改札機の設置並び順(例えば、駅構内から出場方向に向かって右側からの並び順)7030、設置期間7040からなる行のリストである。改札位置データは、自動改札機または駅サーバから取得しても良いし、駅設備管理データベースなどから取得しても良い。
FIG. 7 shows a configuration example of the ticket gate position table. This table includes a
図8に、同行者テーブルの構成例を示す。本テーブルは、利用者のカードID8010、同行者のカードID8020、同行した区間8030、同行した頻度8040、利用者と同行者との関係推定結果8050からなる行のリストである。
FIG. 8 shows a configuration example of the accompanying person table. This table is a list of rows composed of the
図9は、情報配信処理のフローチャートである。最初に、上記ステップ4100で出力した同行者テーブル3120を読み込む(ステップ9010)。なお、例えば、同行者テーブルを作成するタイミングは一日の改札データが管理サーバに収集された後(例えば終電後から始発前までの間に夜間バッチで実行)に行っても良い。次に、自動改札機1030または駅サーバ1040から改札入出場イベントが送信されるか、システム管理者からの終了操作があるまで待つ(ステップ9020)。
FIG. 9 is a flowchart of the information distribution process. First, the accompanying person table 3120 output in
終了操作があれば本処理を終了する。改札入出場イベントを取得したら、その前後の一定時間内(例えば、前後3秒以内)で、同一駅の同一または近隣(例えば、両隣1台まで)の改札入出場イベントも併せて取得する。取得した改札入出場イベントの中に含まれるカードIDが、同行者テーブルのカードID8010および同行者ID8020に含まれているか否かを調べる(ステップ9030)。
If there is an end operation, this process ends. When the ticket gate entry / exit event is acquired, the ticket entrance / exit event of the same or in the vicinity of the same station (for example, up to one on both sides) is also acquired within a certain time before and after that (for example, within 3 seconds before and after). It is checked whether or not the card ID included in the acquired ticket entry / exit event is included in the
含まれていなければ、再び改札入出場イベントが送信されるか、終了操作があるまで待つ。含まれていれば、該当する行データを読み込んだ後、配信条件・配信内容テーブル3130を読み込む。配信条件・配信内容テーブルの詳細は、図10で示す。前記利用者および前記同行者の属性情報が、配信条件10010にマッチする行データが存在するか否かを調べる(ステップ9040)。マッチする行データがなければ、再び改札入出場イベントが送信されるか、終了操作があるまで待つ。マッチする行データがあれば、配信方法設定テーブル3140を読み込み、カードIDおよび配信方法に対応する配信先アドレスが登録されているか否かを調べる(ステップ9050)。ここで、カードIDは、利用者および同行者の両方について、配信方法設定テーブルに登録されているか否かを調べる。 If not included, it waits until a ticket gate entry / exit event is sent again or an end operation is performed. If included, after reading the corresponding row data, the distribution condition / distribution content table 3130 is read. Details of the distribution condition / distribution content table are shown in FIG. It is checked whether or not there is row data whose attribute information of the user and the accompanying person matches the distribution condition 10010 (step 9040). If there is no matching row data, it waits until the ticket gate entry / exit event is transmitted again or there is an end operation. If there is matching line data, the distribution method setting table 3140 is read to check whether or not a distribution destination address corresponding to the card ID and the distribution method is registered (step 9050). Here, it is checked whether or not the card ID is registered in the distribution method setting table for both the user and the accompanying person.
例えば、同行者テーブルの利用者カードIDが34765、同行者カードIDが22183であれば、配信方法設定テーブルのカードIDに、34765または22183が登録されているかどうかを順に調べる。配信方法設定テーブルの全レコードを調べた結果、利用者カードID34765と同行者カードID22183の両方が該テーブルに登録されている場合は、利用者及び同行者の両方に重複して情報配信されることを避けるために、どちらか一方のみに配信するようにしても良い。
For example, if the user card ID of the companion table is 34765 and the companion card ID is 22183, it is checked in order whether 34765 or 22183 is registered in the card ID of the distribution method setting table. As a result of examining all records in the delivery method setting table, if both the
例えば、配信方法設定テーブルのレコードを順に検索し、先に見つかったカードIDの配信アドレスに送信するようにしても良い。配信方法設定テーブルの詳細は、図11で示す。ここでは、関係に基づいて利用者に情報を提供する処理を行う。対応する配信先アドレスが登録されていなければ、再び改札入出場イベントが送信されるか、終了操作があるまで待つ。対応する配信先アドレスが登録されていれば、配信方法10020および配信コンテンツ10030を用いて、配信データを作成する(ステップ9060)。配信データの詳細は、図12で示す。作成した配信データを送信した後、再び改札入出場イベントが送信されるか、終了操作があるまで待つ。
For example, the records in the distribution method setting table may be searched in order and transmitted to the distribution address of the card ID found earlier. Details of the delivery method setting table are shown in FIG. Here, a process of providing information to the user based on the relationship is performed. If the corresponding distribution destination address is not registered, it waits until a ticket gate entry / exit event is transmitted again or an end operation is performed. If the corresponding distribution destination address is registered, distribution data is created using
図10に、配信条件・配信内容テーブルの構成例を示す。本テーブルは、配信条件10010、配信方法10020、配信コンテンツ10030からなる行のリストである。配信条件としては、「休日の同行頻度が30%以上の家族」などの条件を指定できる。配信方法としては、携帯端末へのEメール送信、携帯端末へのショートメッセージ送信などを指定できる。配信コンテンツとしては、テキスト・URL・静止画・音声・動画・プログラムなどを指定できる。
FIG. 10 shows a configuration example of the distribution condition / distribution content table. This table is a list of rows including a
図11に、配信方法設定テーブルの構成例を示す。本テーブルは、交通ICカードのカードID11010、利用者への情報配信方法11020、配信先アドレス11030からなる行のリストである。各利用者は、あらかじめ自分の好みの配信方法や配信先アドレスを登録しておく。利用者への情報配信方法としては、携帯端末へのEメール送信、携帯端末へのショートメッセージ送信、駅構内に設置した情報ディスプレイ画面への送信などを指定できる。配信先アドレスとしては、例えば利用者への情報配信方法がEメール送信であればメールアドレスを指定するものとする。
FIG. 11 shows a configuration example of the distribution method setting table. This table is a list of rows including a
図12に、作成される配信データの例を示す。例えば家族と一緒に移動していると推定される場合は、12010に示すように、家族連れでも利用可能な付近のレストラン情報を配信する。また、例えば恋人と一緒に移動していると推定される場合は、12020に示すように、恋人と同行している時に購買傾向の高いスイーツを販売している店舗情報を配信する。 FIG. 12 shows an example of distribution data to be created. For example, if it is estimated that the user is moving with the family, as shown at 12010, nearby restaurant information that can be used by the family is distributed. Further, for example, when it is estimated that the user is traveling with the lover, as shown at 12020, the store information that sells sweets with a high purchase tendency is distributed when accompanying the lover.
図13に、同行者関係判定テーブルの構成例を示す。本テーブルは、同行者の関係を判定するための判定条件13010、該条件に合致したときの同行者関係の判定結果13020からなる行のリストである。同行者との関係は、乗車区間や属性情報によって判定されるものであり、図13に示すように例えば同行者の運賃が子供運賃であれば、親子と判定され、性別が異なり、氏名の名字が異なり、住所が異なり、年齢差が20歳以内であれば、恋人と判定される。
FIG. 13 shows a configuration example of a companion relationship determination table. This table is a list of rows consisting of a
以上、本実施例では、改札の通過時間・通過方向および通過改札位置に基づき同行者を判定する場合の処理例について説明した。しかしながらこれに限定されるものではなく、例えば電子マネー購買時の時間および場所や、交通ICカードに入金する時の時間および場所、駅係員窓口や自動精算機での精算処理時の時間および場所、スタンプラリーやクーポン券取得などで情報端末へタッチした時の時間および場所などの情報も含めて、同行者を判定するようにしても良い。 As described above, in this embodiment, the processing example in the case where the accompanying person is determined based on the passing time / passing direction and the passing ticket position of the ticket gate has been described. However, the present invention is not limited to this. For example, the time and place at the time of purchasing electronic money, the time and place at the time of depositing the transportation IC card, the time and place at the time of payment processing at a station staff counter or an automatic payment machine, You may make it determine accompanying persons also including information, such as time and a place when an information terminal is touched by stamp rally or coupon acquisition.
また本実施例では、同行判定を行う時に、同行頻度がある閾値以上であるかや、同行時の日時の標準偏差がある閾値以上であるかに応じて判定する場合の処理例について説明した。ここで、ある閾値は固定値に限定されるものではなく、可変値でも良い。例えば、利用者の多い移動区間や時間帯であれば、たまたま移動が同じだった人が存在する可能性が高くなるので、移動区間や時間帯での混雑率などに応じて閾値を可変にしても良い。 Further, in the present embodiment, a description has been given of a processing example in the case where the accompanying determination is performed according to whether the accompanying frequency is greater than a certain threshold or whether the standard deviation of the date and time at the time of the accompanying is greater than a certain threshold. Here, a certain threshold value is not limited to a fixed value, and may be a variable value. For example, if it is a movement section or time zone where there are many users, there is a high possibility that there will be people who happen to have the same movement, so the threshold can be made variable according to the congestion rate in the movement section or time period. Also good.
また本実施例では、同行者情報のみに基づき配信データを生成する場合の処理例について説明した。しかしながらこれに限定されるものではなく、例えば他の属性情報(年齢・性別・利用頻度など)および同行者情報に応じて、適切な配信データを生成するようにしても良い。 In the present embodiment, the processing example in the case where the distribution data is generated based only on the accompanying information has been described. However, the present invention is not limited to this. For example, appropriate distribution data may be generated according to other attribute information (age, gender, usage frequency, etc.) and accompanying information.
また本実施例では、提供するサービス内容として、各利用者の所持する携帯端末に情報配信を行う場合の処理例について説明した。しかしながらこれに限定されるものではなく、例えば自動改札機上のディスプレイや、駅構内に設置した情報ディスプレイを用いて情報配信を行っても良い。また情報の提供先として、駅ナカや駅周辺の店舗などのサービス提供者に対して、利用者および同行者に関する情報提供を行っても良い。またサービス内容として、例えば家族連れの場合は指定席車両やグリーン車への乗車を薦めるなどのサービス提供を行っても良い。 Further, in the present embodiment, the processing example in the case where information distribution is performed to the mobile terminal possessed by each user as the service content to be provided has been described. However, the present invention is not limited to this. For example, information distribution may be performed using a display on an automatic ticket gate or an information display installed in a station. In addition, as information providing destinations, information on users and accompanying persons may be provided to service providers such as station nakas and stores around the station. In addition, as a service content, for example, in the case of a family, a service may be provided such as recommending a reserved seat vehicle or a green car.
また本実施例では、自動改札機の通過時に発生するイベント情報をトリガに情報配信する場合の処理例について説明した。しかしながらこれに限定されるものではなく、例えば同行者がいない一人の時と、特定の同行者がいる時の購買傾向(回数や金額、商品カテゴリなど)をそれぞれ集計し、その集計結果を顧客分析データとしてサービス提供者に定期的に提供するようにしても良い。 Further, in the present embodiment, the processing example in the case of distributing information triggered by event information generated when passing through the automatic ticket gate has been described. However, the present invention is not limited to this. For example, the purchase tendency (number of times, amount, product category, etc.) when there is no accompanying person and when there is a specific accompanying person is totaled, and the result of the aggregation is analyzed by customers. You may make it provide regularly to a service provider as data.
本実施例では、移動する個人の位置情報と時刻情報の集合である交通ICカードの利用履歴から、個人の行動範囲データとして時間毎の駅周辺滞在率を算出し、地域情報とマッチングすることにより、各利用者に適した情報を提供できる。 In this embodiment, by calculating the stay rate around the station for each hour as personal action range data from the usage history of the traffic IC card, which is a set of location information and time information of the moving individual, and matching with the regional information Information suitable for each user can be provided.
また本実施例によれば、交通機関の乗車券システムから取得した利用履歴情報から、各利用者ごとに一緒に移動した同行者に関する情報を算出し、該同行者情報に応じて、各利用者へ適切なサービスを提供することにより、各利用者および同行者のニーズにマッチしたサービスを提供することができる。さらに、一定時間内の一連の移動の中のどの区間で一緒であったかや、一定期間で一緒であった頻度を用いて同行者の情報を算出することにより、単に距離のみを用いて同行判定を行う場合に比べて、判定精度を向上することができる。さらに、従来のGPSなどを用いた方法では、利用者の所持する携帯端末から座標情報を送信する必要があるため電池の消耗が早くなる上、通信料金がかかるという問題があったが、本実施例の方式では交通ICカードを用いるため、これらの問題は発生しない。さらに、従来のBluetoothなどを用いた方法では、無線到達範囲が比較的狭いため、座標情報を計測するために多数のアクセスポイントが必要となり、構築コストが大きいという問題があったが、本実施例の方式では既に鉄道駅に広く普及している交通ICカード対応の自動改札機を用いるため、構築コストが小さくできる。 In addition, according to the present embodiment, information on the accompanying person who has moved together for each user is calculated from the use history information acquired from the ticket system of the transportation facility, and each user is determined according to the accompanying person information. By providing an appropriate service, it is possible to provide a service that matches the needs of each user and accompanying person. In addition, by calculating the companion's information using which section of a series of movements within a certain period of time and the frequency of being together in a certain period of time, the accompaniment judgment can be made using only the distance. Compared with the case where it performs, the determination precision can be improved. Furthermore, in the conventional method using GPS or the like, there is a problem that it is necessary to transmit coordinate information from a mobile terminal possessed by the user, so that there is a problem that battery consumption is accelerated and a communication fee is charged. Since the traffic IC card is used in the example system, these problems do not occur. Furthermore, the conventional method using Bluetooth or the like has a problem that the radio reachable range is relatively narrow, so that a large number of access points are required to measure coordinate information, and the construction cost is high. This method uses an automatic ticket gate compatible with a traffic IC card that is already widely used in railway stations, so the construction cost can be reduced.
1010…乗車券システム、1020…乗車券カード、1030…自動改札機、1040…駅サーバ、1050…管理サーバ、1060…同行者判定・マッチングサーバ、1070…情報端末、1100、1110、1120、1130…ネットワーク、2010…乗車券システム利用履歴取得手段、2020…利用者属性取得手段、2030…改札位置情報取得手段、2040…同行者判定手段、2050…改札入出場イベント取得手段、2060…マッチング・配信手段、3010…主制御部、3020…入力部、3030…出力部、3040…通信処理部、3050…記憶管理部、3060…通信部、3070…同行者判定プログラム、3080…マッチング・配信プログラム、3090…乗車券システム利用履歴テーブル、3100…利用者属性テーブル、3110…改札位置テーブル、3120…同行者テーブル、3130…配信条件・配信内容テーブル、3140…配信方法設定テーブル
DESCRIPTION OF
Claims (11)
改札を通過した複数の利用者の改札通過履歴情報を少なくとも含む、複数の利用者情報を取得する改札履歴情報取得部と、
前記利用者の属性情報を取得する利用者属性取得部と、
前記利用者の前記改札通過履歴情報と前記属性情報に基づいて同行者の関係を判定するための判定条件を記憶する同行者関係判定記憶部と、
前記改札通過履歴情報から前記利用者毎の改札通過個人履歴を抽出し、複数の前記改札通過個人履歴の入出場履歴情報から乗車区間を抽出し、抽出された複数の前記乗車区間を比較し、前記乗車区間の全部或は一部が同一である複数の前記改札を通過した利用者が特定された場合、
前記改札通過履歴情報から、前記改札を通過した利用者が同行者であることの情報をカウントし、前記カウントの処理によって同行頻度を算出し、前記同行頻度が閾値以上である場合、前記利用者の同行者として認定し、更に、前記改札通過履歴情報と、前記利用者の属性情報と、前記同行者関係判定記憶部に記憶された前記判定条件とに基づいて当該利用者と当該同行者との関係を判定する同行者判定部と、
前記関係に基づいて前記利用者の情報をサービス提供者に提供するサービス提供部とを備えること
を特徴とする情報提供装置。 In an information providing device that provides user information to a service provider,
A ticket gate history information acquisition unit for acquiring a plurality of user information including at least ticket gate passage history information of a plurality of users who have passed the ticket gates;
A user attribute acquisition unit for acquiring the attribute information of the user;
A companion relationship determination storage unit that stores determination conditions for determining a companion relationship based on the ticket gate passage history information and the attribute information of the user;
Extracting the ticket passing personal history for each user from the ticket passing history information, extracting a boarding section from the entrance / exit history information of the plurality of ticket passing personal histories, comparing the extracted plurality of boarding sections, When a user who has passed through a plurality of the ticket gates having the same or a part of the boarding section is identified,
When the ticket passing history information counts information that the user who has passed the ticket gate is a companion, calculates the accompaniment frequency by the processing of the count, and the accompaniment frequency is equal to or greater than a threshold, the user And the user and the accompanying person based on the ticket passing history information, the attribute information of the user, and the determination condition stored in the accompanying relationship determination storage unit. A companion determination unit for determining the relationship between
An information providing apparatus comprising: a service providing unit that provides the user information to the service provider based on the relationship.
複数の前記利用者情報のうち、前記改札通過履歴情報に含まれる前記入出場履歴情報とは、乗車区間と入出場時刻であり、
前記同行者判定部は、抽出された前記利用者情報のうち、前記改札通過履歴情報に含まれる複数の前記乗車区間を比較し、前記乗車区間の一部が同一である場合、前記乗車区間の前記入出場時刻を抽出し、入場時刻または出場時刻の、一定期間内での標準偏差が閾値以上である場合に、前記利用者の同行者として認定すること
を特徴とする情報提供装置。 The information providing apparatus according to claim 1 ,
Among the plurality of user information, the entry / exit history information included in the ticket gate passage history information is a boarding section and an entry / exit time,
The companion determination unit compares a plurality of the riding sections included in the ticket gate passage history information among the extracted user information, and when a part of the riding sections is the same, The information providing apparatus is characterized in that the entry / exit time is extracted, and when the standard deviation of the entry time or the entry time within a certain period is equal to or greater than a threshold, the information is provided as a companion of the user.
前記利用者情報のうち、前記改札通過履歴情報とは、利用者ID、改札を通過した駅、改札を通過した日時、及び改札の設置位置情報を含む情報であり、
前記改札通過個人履歴とは、前記改札通過履歴情報から前記利用者毎の情報を抽出した情報であり、
前記同行者判定部は、複数の同一の駅の同一又は近隣の改札情報を比較し、同一の駅の同一又は近隣の改札情報である複数の前記改札通過した利用者が特定された場合、前記利用者と前記特定された利用者との関係を判定をすることを特徴とする情報提供装置。 In the information provision apparatus as described in any one of Claim 1 or 2 ,
Of the user information, the ticket gate passage history information is information including a user ID, a station that has passed the ticket gate, a date and time that has passed the ticket gate, and installation position information of the ticket gate,
The ticket gate and the passage personal history, is information obtained by extracting the information of each of the user from the ticket gate passage history information,
The companion determination unit compares the same or neighboring ticket gate information of a plurality of the same station, and when a plurality of users who have passed the ticket gate that is the same or neighboring ticket information of the same station is identified, An information providing apparatus for determining a relationship between a user and the specified user.
前記サービス提供部は、前記利用者或は前記同行者いずれか一方に情報を提供すること
を特徴とする情報提供装置。 In the information provision device according to any one of claims 1 to 3 ,
The information providing apparatus, wherein the service providing unit provides information to either the user or the accompanying person.
前記同行者判定部は、前記利用者情報のうち、前記改札通過履歴情報に含まれる前記乗車区間から、一定の期間内の前記利用者と前記同行者の同行区間を算出し、前記同行区間から前記関係を判定することを特徴とする情報提供装置。 In the information provision apparatus of Claim 1 to 2 or 4 ,
The companion determination unit among the user information, from the boarding section included in the ticket gate passage history information, it calculates the travel section of the user and the bank's within a certain period of time, from the bank section An information providing apparatus for determining the relationship.
前記同行者判定部は、前記利用者との関係が特定された場合、さらに前記乗車区間から、一定の期間内の前記利用者と前記同行者の同行区間を算出し、前記同行区間から前記関係を判定すること
を特徴とする情報提供装置。 In the information provision apparatus of Claim 3 ,
The companion determination unit, when the relationship between the user has been identified, the more the boarding section, calculates the travel section of the user and the bank's within a certain period of time, the relationship from the bank section An information providing apparatus for determining
前記同行者判定部は、一定期間内の前記同行頻度を算出し、前記同行頻度から前記関係を判定すること
を特徴とする情報提供装置。 In the information provision apparatus of Claim 1 to 2 or 4 ,
The accompanying person determination unit calculates the accompanying frequency within a certain period, and determines the relationship from the accompanying frequency.
前記同行者判定部は、前記乗車区間に加え、さらに一定期間内の前記同行頻度を算出し、前記乗車区間及び前記同行頻度から前記関係を判定すること
を特徴とする情報提供装置。 In the information provision device according to claim 3 , 5 or 6 ,
The companion determination unit, in addition to the boarding section further calculates the travel frequency in the predetermined period, the information providing apparatus characterized by determining the relationship from the boarding section and the accompanying frequency.
前記改札履歴情報取得部は、前記利用者情報に含まれる前記利用者毎の購買情報を更に取得し、
前記同行者判定部が前記利用者の前記同行者を判定した場合の購買情報と、前記利用者に
は前記同行者がいないと判定した場合の購買情報とを取得し、購買傾向を算出し、
前記サービス提供部は、前記購買傾向に基づいて前記情報を提供すること
を特徴とする情報提供装置。 In the information provision device according to any one of claims 1 to 8 ,
The wicket history information acquisition unit may further acquire the purchase information for each said user included in the user information,
Obtaining purchase information when the accompanying person determination unit determines the accompanying person of the user and purchasing information when determining that the user does not have the accompanying person, calculating a purchase tendency,
The information providing apparatus, wherein the service providing unit provides the information based on the purchase tendency.
前記サービス提供部は、前記利用者の情報、前記同行者の情報、前記利用者の前記同行者を判定した場合の購買情報、前記利用者には前記同行者がいないと判定した場合の購買情報、前記利用者と前記同行者の関係のいずれか、又は複数を組み合わせて前記利用者に情報を提供すること
を特徴とする情報提供装置。 In the information provision apparatus of Claim 9 ,
The service providing unit includes the information on the user, the information on the accompanying person, the purchasing information when determining the accompanying person of the user, and the purchasing information when determining that the user does not have the accompanying person. An information providing apparatus that provides information to the user by combining any one or a plurality of relationships between the user and the accompanying person.
同行者関係判定記憶部に利用者の改札通過履歴情報と属性情報に基づいて同行者の関係を判定するための判定条件を予め記憶するステップと、
前記改札履歴情報取得部は、改札を通過した複数の利用者の改札通過履歴情報を少なくとも含む複数の利用者情報を取得するステップと、
前記利用者属性取得部は、前記利用者の属性情報を取得するステップと、
前記同行者判定部は、前記改札通過履歴情報から前記利用者毎の改札通過個人履歴を抽出し、
複数の前記改札通過個人履歴の入出場履歴情報から乗車区間を抽出し、抽出された複数の前記乗車区間を比較し、
前記乗車区間の全部或は一部が同一である複数の前記改札を通過した利用者が特定された場合、
前記改札通過履歴情報から、前記改札を通過した利用者が同行者であることの情報をカウントし、前記カウントの処理によって同行頻度を算出し、
前記同行頻度が閾値以上である場合、
前記利用者の同行者として認定し、更に、前記改札通過履歴情報と、前記利用者の属性情報と、前記同行者関係判定記憶部に記憶された前記判定条件とに基づいて、当該利用者と当該同行者との関係を判定するステップと、
前記サービス提供部は、前記関係に基づいて前記利用者の情報をサービス提供者に提供するステップとを備えること
を特徴とする情報提供方法。 An information providing method in an information providing apparatus comprising a ticket gate history information acquisition unit, a user attribute acquisition unit, a companion relationship determination storage unit, a companion determination unit, and a service providing unit,
Preliminarily storing determination conditions for determining the relationship of the accompanying person based on the user's ticket gate passage history information and attribute information in the accompanying person relationship determination storage unit;
The ticket gate history information acquisition unit acquires a plurality of user information including at least ticket gate passage history information of a plurality of users who have passed the ticket gates;
The user attribute acquisition unit acquires the user attribute information; and
The accompanying person determination unit extracts the ticket pass personal history for each user from the ticket pass history information,
A boarding section is extracted from the entrance / exit history information of the plurality of ticket gate passing individual histories, and the plurality of boarding sections extracted are compared,
When a user who has passed through a plurality of the ticket gates having the same or a part of the boarding section is identified,
From the ticket gate passage history information, the information that the user who has passed the ticket gate is a companion is calculated, and the accompanying frequency is calculated by the processing of the count,
If the accompanying frequency is greater than or equal to a threshold,
The user is authorized as a companion, and further based on the ticket gate passage history information, the attribute information of the user, and the determination condition stored in the companion relationship determination storage unit, Determining a relationship with the companion;
The service providing unit includes a step of providing the user information to the service provider based on the relationship.
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